Google 发布 Antigravity 智能体科研工作台，并内置 Biomolecular Structure Viewer
Google 发布智能体开发平台 Google Antigravity，提供面向生物学家的智能体科研工作台，把原本分散在多个数据库的检索压缩到一次会话中，并借助 ProtNLM 扫描 UniProt 中数百万条功能未知的蛋白质序列。
入选理由Google 把跨数据库检索、结构分析与文献综合放进一个智能体会话，研究者可据此判断这类工作台能否压缩抗菌肽早期筛选流程。
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64 条入选报道，更新于 11:07
10月16日
星期五，1 条10月15日
星期四，4 条GPT-6-Astra 在 TheoPhysEval 上解出 50 道理论物理题中的 49 道，单题成本不足 3 美元
研究团队用 50 道理论物理常规计算题测试商用 AI 智能体，且不提供任何人工提示。运行在 OpenAI Codex 环境中的 GPT-6-Astra 解出 49 道。
入选理由这份基准显示 AI 智能体已能完成理论物理的常规计算，研究者可据此重新考虑早期科研训练的安排。
上海AI实验室许地生团队用书生-S2 人机协同证明三维Ghys猜想
上海人工智能实验室访问学者、大湾区大学教授许地生团队依托书生科学多模态大模型S2（书生-S2），通过人机协同完成困扰数学界30余年的三维Ghys猜想证明，论文已发布在预印本平台arXiv，形式化代码在GitHub公开。
入选理由材料完整呈现了人机协同证明数学猜想的流程与形式化验证环节，研究者可据此判断大模型在自身领域承担长程推导的可行边界。
Google 在 Research@ 2026 发布多项科研 AI 能力，Deep Review 公开上线
Google 在 Research@ 2026 活动上公布多项面向科研的 AI 能力，其中 Deep Review 在 STOC、ICML、NeurIPS、ICLR 的 15000 余份投稿中完成部署后正式公开上线。
入选理由Deep Review 已在 STOC、ICML、NeurIPS、ICLR 的 15000 余份投稿中试用后公开，审稿人和会议组织者可据此判断它能否进入评审流程。
Google 发布地理空间推理智能体技术报告，并开放 Earth AI 早期访问
Google 公布地理空间推理智能体的技术报告，在 CBGB、UnivEARTH 及新发布的 GeoExpertQueries、GeoKTools 四个基准上比较了四种配置，结果显示接入 Earth AI 专用工具后定量空间任务得分明显提升，而开放式问题还需要前置规划。
入选理由Google 公开了地理空间推理智能体的技术报告与两个新基准，并给出 WHO 等机构的早期实测，研究者可据此判断这类地球科学智能体能否接入自己的空间分析流程。
10月14日
星期三，2 条MIT 团队用机器学习后处理将两到六周天气预报准确率提高一倍
MIT 等机构的研究团队开发了一种机器学习后处理层，通过学习历史数据修正现有预报模型的误差，在两周到六周的次季节预报中把黄金标准模型的预测能力提高了一倍，并首次在该时间尺度上超过气候平均值。相关论文发表在 Nature，该方法在 ECMWF 的预报竞赛中获第一名，对极端天气的预测也有统计显著提升。该模型是开源、低成本的附加组件，可搭配任意预报模型使用，肯尼亚气象部门已联系希望用于改进季风预报。
入选理由研究团队用后处理层修正现有预报模型误差，把两周到六周的次季节预报准确率提高一倍，并开源低成本，能源与农业用户可据此评估部署可能。
vLLM 开源训练推理逐位一致配方与智能体技能，加速 RL 训练
vLLM 团队发布 train-inference-consistency 技能与配套代码，让训练前向直接调用 vLLM 推理内核并改造高性能内核，使 rollout 与训练对每个采样 token 的 logprob 逐位相同（diff = 0）。
入选理由vLLM 团队公开了让训练与推理逐位一致的算子级配方和智能体技能，可迁移到新模型与低精度部署。
10月13日
星期二，3 条Amazon Web Services 提出 priming 方法：无需从头重训即可改造 Transformer 架构
Amazon Web Services 团队提出 priming 方法，利用预训练 Transformer 权重作为起点，将混合架构的预训练成本降低 99% 以上，相关论文题为《Priming: Hybrid state space models from pre-trained Transformers》。
入选理由Amazon Web Services 提出 priming 方法，把混合架构的预训练成本降低 99% 以上，并开源 8B 与 32B 模型，研究者可据此低成本比较不同状态空间层。
Google 总结五年疾病研究：90 篇论文与 AlphaFold 等模型的应用
Google 回顾其健康研究布局，称过去五年团队发表了 90 篇经同行评审的疾病研究论文，累计被引超过 9 万次。
入选理由Google 汇总了 AlphaFold、AlphaGenome 等模型在疾病检测与药物发现中的合作案例，研究者可据此判断这些工具能否接入自己的课题。
微软研究院发布 StudentSim：用个性化学生模拟器为 AI 导师提供训练反馈
微软研究院提出 StudentSim，一个用公开去标识化学习记录训练个性化学生模拟器的研究系统，用于在 AI 导师接触真实学习者之前评估和改进导师。研究同时发布 StudentSimEval 基准，覆盖国际象棋、第二语言英语写作和数学三个领域，从行为保真度和对指导的响应度两个维度评估模拟器。
入选理由微软研究院提出用真实学习记录训练个性化学生模拟器，为 AI 导师在接触真实学习者前提供可扩展的反馈信号。
10月11日
星期日，1 条Sakana AI 提出 MASS：多智能体自监督实现递归自我改进
Sakana AI 发布论文《Recursive Self-Improvement through Multi-Agent Self-Supervision》，提出 MASS 方法：一个共享模型通过虚拟子智能体团队解题，搜索更优的多智能体工作流，再用自身判断选出最佳方案，并把最佳团队的执行经验蒸馏回共享模型。
入选理由论文提出多智能体自监督方法，让同一模型在自改进循环中互相评估，研究者可据此判断自改进路线的可行边界。
10月9日
星期五，1 条Google 与 BIDMC 在 The Lancet 发表 AMIE 临床研究
Google 与 Beth Israel Deaconess Medical Center（BIDMC）在 The Lancet 发表研究，在 BIDMC 门诊初级保健诊所让 98 名患者在紧急就诊前先咨询诊断 AI 聊天机器人 AMIE。
入选理由Google 与 BIDMC 在真实门诊场景中测试诊断 AI 的初步结果，为研究者评估患者端 AI 的安全边界提供参考。
10月8日
星期四，1 条Anthropic 研究员用 Claude Science 生成首张完整紫外全天图
约翰斯·霍普金斯大学天体物理学家、Anthropic 研究员 Brice Ménard 与 Claude Science 合作，生成了首张完整的紫外波段全天图，其中约三分之一天空（包括银河系盘面大部分区域）此前从未被紫外望远镜观测，由模型预测补全。
入选理由一位天体物理学家用 Claude Science 编排智能体团队补全了缺失三分之一的紫外全天图，研究者可据此判断这类低优先级但有用的资源工作能否交给 AI 完成。
10月7日
星期三，2 条Ai2 的 Bolmo 字节级语言模型研究发表于 Nature，并开源新检查点
Ai2 宣布其 Bolmo 字节级语言模型研究已发表于 Nature，并在 Hugging Face 发布新检查点，把 byteifying 方法从 Olmo 扩展到其他模型家族。
入选理由Ai2 公开了把子词模型转换为字节级模型的 byteifying 流程与检查点，研究者可据此评估字节级路线能否替代固定词表方案。
Google 与 Northwestern、Jacaranda Health 合作研究：AI 解读盲扫超声可识别孕龄与胎位
Google 研究人员与 Northwestern Medicine、Jacaranda Health 合作，在肯尼亚内罗毕和芝加哥各招募 1000 名孕妇开展研究，训练医护人员执行简单的盲扫超声，并用机器学习模型分析视频，识别孕龄和胎位，准确率与受过训练的超声技师相当。
入选理由研究者可了解盲扫超声配合端侧 AI 模型在资源匮乏地区替代专业超声技师的一条可行路径。
10月6日
星期二，2 条Google 用地球 AI 人口动态基础模型 PDFM 支持全球公共卫生建模
Google 以 Earth AI 中的 Population Dynamics Foundation Model（PDFM）为概念验证，把搜索趋势、人口流动、建成环境密度和环境决定因素压缩为按月更新的位置嵌入，无需任务微调即可作为即插即用输入接入现有流行病学模型。
入选理由Google 公开 PDFM 位置嵌入在五类公共卫生任务中的合作评估结果，研究者可据此判断地理空间基础模型能否接入现有流行病学建模流程。
Google Earth AI 联合全球卫生伙伴发布公共卫生预测研究
Google 发布与全球卫生伙伴合作的多篇研究论文，展示 Google Earth AI 结合卫星影像、移动性数据与 AlphaEarth Foundations、Population Dynamics Foundation Model（PDFM）等基础模型，用于疾病暴发预测与社区健康趋势分析。
入选理由Google 把地理空间基础模型与人口动态模型接入公共卫生预测，研究者可据此判断这类模型能否用于疾病监测与资源调度。
10月3日
星期六，1 条Meta 等机构提出 IdeaScientist：把科研构思拆成三个智能体并分别强化学习
Meta Reality Labs 与 FAIR 等机构的研究者提出 IdeaScientist，把科研构思拆成找研究空白、跨领域借鉴机制、撰写完整提案三个子智能体，用异步 GRPO 和分角色评分标准分别训练，并构建含 277 万条（问题定义、挑战、研究空白、直觉、提案）元组的 Svalbard Idea Vault 语料用于检索、训练和评估。
编辑推荐理由编辑推荐：直接服务科研构思与选题，作者已公开可运行框架代码和数据入口，研究者可自行部署验证。当前仍为预印本研究，效果主张来自作者评测。
10月2日
星期五，1 条UCLA 团队发布 Ansatz：用持续图记忆的数学研究智能体解出多个开放问题
UCLA 团队提出数学研究智能体 Ansatz，其核心是持续图记忆（Continual Graph Memory），用依赖图组织事实、计划与反例等中间结果，并支持跨问题复用经验。
入选理由数学研究智能体 Ansatz 用图记忆组织证明搜索，在十个基准问题上全部通过，并独立给出四个开放问题的完整解。
10月1日
星期四，1 条Google AI 流感预测模型在 CDC 2025-26 季评中排名第一
美国 CDC 本周公布的 2025-26 流感季赛后分析显示，在 39 个合格模型中，Google 用 AI 构建的流感预测模型对流感相关住院人数的预测最接近实际观测值。
入选理由CDC 对 2025-26 流感季的赛后评估显示，Google 的 AI 模型在 39 个合格模型中预测住院人数最准，研究者可据此了解 AI 生成优化算法在真实公共卫生预测中的位置。
9月25日
星期五，2 条Claude 在 Claude Science 中自主算出 N=4 超杨-米尔斯九圈散射振幅
物理学者 Matt von Hippel 记录，Anthropic 的 Liam Fitzpatrick 和 Siddharth Mishra-Sharma 使用 Fable 5.1 在付费科研平台 Claude Science 中。
入选理由一位理论物理学者记录了 Claude 在付费科研平台上自主完成九圈散射振幅计算并被专家验证的过程，可供研究者判断 AI 在具体计算任务中的边界。
Lila Sciences 的 AI 闭环实验室发现钯基 OER 催化剂，性能接近钌
Lila Sciences 团队用 AI 驱动的闭环实验室（AI Science Factory）在酸性析氧反应（OER）中筛选出钯基催化剂，其最优组成的活性与稳定性可与钌相当，相关细节已写入一篇预印本。
入选理由AI 闭环实验室在数月内找到被领域视为死路的钯基 OER 催化剂，研究者可据此判断自动化实验平台在材料发现中的实际位置。
9月24日
星期四，1 条Anthropic 称 Claude 自主发现具 CRISPR 样重复序列的新型酶系统 ART
Anthropic 成立生命科学研究组与实验室，并公布早期结果：Claude 智能体在仅由科学家给出初始提示的情况下，从 DNA 序列数据库中自主发现了一种与重复序列阵列相关的新型酶系统，命名为 array-associated reverse transcriptases（ART）。
入选理由Anthropic 用约 950 个 Claude 智能体在 21 小时内筛出候选系统，研究者可据此判断 AI 驱动假设生成在基因组挖掘中的实际位置。
9月22日
星期二，2 条Weco AI 提出 AIDE2：AI 研究智能体通过递归自我改进提升研究效率
Weco AI 团队在 arXiv 发布预印本，提出递归自我改进系统 AIDE2，让 AI 研究智能体改写自身 harness 代码，并在隐藏评测上保留表现最好的版本。
入选理由论文给出 AI 研究智能体改写自身代码并迁移到未见任务的实测流程，研究者可据此判断自主科研代理的自我改进边界。
Amazon Bio Discovery 发布三篇抗体设计研究，含经实验验证的纳米抗体发现
Amazon Bio Discovery 团队发布三篇抗体设计研究，分别针对结合强度排序、可开发性预测和端到端设计。其中 MochiBind 仅用序列预测抗体相对结合强度，在四个未见抗原上成对准确率均高于结构基线，平均领先近 10%，在 CPU 上约 13 秒可打分 20 万对抗体。
入选理由Amazon Bio Discovery 团队公开三篇抗体设计研究，含一篇经实验验证的纳米抗体发现，研究者可据此了解计算设计加湿实验闭环的完整流程。
9月21日
星期一，1 条微软在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera，并开源权重
微软研究院在 Nature 发表逆合成预测框架 RetroChimera，它把基于 Transformer 的 R-SMILES 2 与基于图神经网络的 NeuralLoc 两个子模型的排序结果用学习式集成策略合并，在常见与罕见反应类别上均表现较强。
入选理由RetroChimera 已开源并上线 Microsoft Foundry，化学与药物研究者可据此评估它能否接入现有的逆合成路线设计流程。
9月1日
星期二，1 条华东师大团队提出 ESPratio 描述符，结合 Uni-Mol 从百万分子中筛出 353 个电解液候选
华东师范大学潘丽坤、王成龙团队联合暨南大学李金亮团队等，在 Angewandte Chemie International Edition 发表研究，提出定量静电势比值描述符 ESPratio（|ESPmin|/ESPmax），并据此确定溶剂化调控区间 0.9 < ESPratio < 2.4。
入选理由研究给出可量化的溶剂描述符与筛选区间，并用实验验证候选分子，为电解液设计提供可复用的筛选流程。
8月26日
星期三，1 条Biohub 用 AI 建模肿瘤细胞状态，预测 DMG 联合用药使小鼠生存期翻倍
Biohub 与哥伦比亚大学等机构合作，用 ARACNe、VIPER/metaVIPER 等 AI 算法从单细胞 RNA 测序数据中识别肿瘤细胞状态的 Master Regulators，发现同一癌种的患者共享几乎相同的细胞状态集合：胰腺癌为 6 种，DMG 为 7 种。
入选理由两篇 Nature Genetics 论文显示，AI 预测的跨细胞状态联合用药在小鼠模型中把 DMG 生存期提高一倍，团队正筹建临床试验。
7月21日
星期二，1 条Meta 开源模型 SAM 3 与 DINOv3 支撑美国能源部 Genesis Mission 项目 SYNAPS-I 的光束线图像分割
Meta 介绍其开源视觉模型 SAM 3 与 DINOv3 被用于美国能源部 Genesis Mission 旗舰项目 SYNAPS-I 的图像分割流程，该项目由 Berkeley Lab 牵头，联合 Argonne、Brookhaven、Oak Ridge 和 SLAC 国家实验室。
入选理由材料说明开放权重视觉模型如何被实验室微调后接入光束线数据处理，研究者可据此判断这类模型能否迁移到自己的成像分析流程。
7月8日
星期三，1 条Biohub 用全基因组 CRISPR 筛选结合 AI 发现银屑病新药靶点
Biohub 团队对原代人成年皮肤细胞开展全基因组 CRISPR 筛选，并用基于已发表文献训练的大语言模型 VirtualCRISPR 找出文献中未被关注的命中基因，相关结果发表于 Nature Communications。
入选理由研究者可看到 AI 如何从全基因组 CRISPR 筛选中筛出文献未关注的靶点，并据此设计局部外用候选药物。